PaddlePaddle CV7日入門心得

人流密度比賽的運行截圖，GPU沒搶到，只能用CPU慢慢爬了（但是也比自己的電腦快）。
第一天的新冠疫情可視化，雖然自己是一個畫圖小白，但是在老師的指導下，也畫出了很好看的可視化圖。第二天的手勢識別，第三天的口罩識別，第四天的車牌識別，第六天的模型壓縮。從DNN到CNN，從老師手把手教學到自己可以逐漸改善網絡，搭建出了VGG19，成就感滿滿。
每天晚上B站直播是最期待的了，不僅會講解基礎知識，更有實踐代碼講解，又淺入深，逐步深入，實踐代碼的講解又將知識落在實處，不是空談。
最印象深刻的要數PaddleSlim模型壓縮。總所周知，模型越精確，範圍越廣，模型就越大，這對手機等小型設備來講移指變成了困難，但是模型壓縮的出現卻大大解決了這一問題，通過蒸餾，量化等，保證精度的同時還可以壓縮模型，在手機上運行也又快又準。
paddle中的class paddle.fluid.dygraph對於網絡搭建簡直就是利器中的利器，參照飛槳的官方文檔可以方便快捷的搭建出網絡，各種激活函數，損失函數，優化函數都有相應的API接口可以調用。